A bordo della nuova A8, con il Traffic Jam Pilot Audi AI, la Casa automobilistica tedesca presenta quello che definisce il primo sistema al mondo a consentire una guida altamente automatizzata di livello 3. Livello 3 significa che in determinate situazioni la vettura assume il compito della guida, con il vantaggio, per il conducente, di non dover più controllare costantemente tutti i processi, a differenza di quanto avviene al livello 2. Chi guida deve soltanto essere in grado di riprendere il controllo della vettura quando gli viene richiesto.
Traffic Jam Pilot Audi AI sfrutta un set di sensori che analizza l’ambiente circostante l’auto. Sulla base dei dati raccolti, la centralina dei sistemi di assistenza alla guida (zFAS) elabora in modo continuo una rappresentazione dell’ambiente circostante, supportata dall’integrazione con i dati inviati dalla centralina radar. L’azienda afferma che la Audi A8 sarà la prima vettura di serie al mondo a soddisfare i requisiti tecnici per consentire, su richiesta, una guida altamente automatizzata in caso di coda.
Audi afferma ancora che l’automobile del futuro possiederà una caratteristica assolutamente innovativa: la capacità di immedesimarsi con i desideri dei passeggeri, l’empatia. Grazie ai sistemi e alle tecnologie “intelligenti” l’automobile diventerà “un assistente attento ed empatico”, ben oltre l’orizzonte dei suoi compiti originari. “Le automobili del futuro saranno in grado di anticipare i desideri del conducente o dei passeggeri in funzione della situazione, offrendo loro assistenza in modo proattivo e dinamico”. Saranno in grado di proporre un determinato servizio e di prenotarlo in modo autonomo, alla stregia di un concierge dedicato.
Funzioni come il citato Traffic Jam Pilot Audi AI o il parcheggio assistito sono solo l’inizio. In futuro, l’AI consentirà al conducente di organizzare la propria permanenza a bordo di una vettura integralmente connessa in modo diverso da quanto era possibile finora. Gradualmente, sarà possibile togliere le mani dal volante e interagire con la vettura in modo assolutamente inedito. Il guidatore risparmierà tempo, poiché la vettura che viaggia in modalità automatizzata eseguirà al posto suo una serie di attività di routine, come parcheggiare o, per esempio, muoversi attraverso l’impianto di autolavaggio.
L’automobile del futuro non offre soltanto un grande potenziale di risparmio di tempo e aumento di comfort sulla strada: per il futuro, il produttore ha pensato ad aree dedicate, le cosiddette «Zone Audi AI», dove svolgere autonomamente determinate attività mentre il conducente potrà lavorare oppure godersi un po’ di tempo libero.
Il conducente parcheggia la sua auto in un’area contrassegnata per la presa in consegna della vettura. Da qui, la vettura raggiungerà autonomamente e senza pilota un parcheggio multipiano, con diverse offerte di servizi, come un autolavaggio, un punto di raccolta per spedizioni, un distributore oppure – nel caso di una vettura elettrica – una colonnina di ricarica. Un auto intelligente e connessa con l’ambiente circostante è anche in grado di trovare un parcheggio da sola e di dirigersi con precisione verso di esso. All’orario desiderato, si troverà nuovamente nella zona di consegna, pronta per proseguire il viaggio. Il conducente può seguire in qualsiasi momento le azioni compiute dalla sua vettura e integrarle con nuovi servizi.
La Casa automobilistica dice che lo sviluppo di un’interfaccia uniforme per il collegamento di diversi dispositivi intelligenti, nonché un’integrazione basata su web di app specifiche per ogni singola vettura sono quasi pronte per la produzione in serie. Grazie alla tecnologia Car-to-X, le vetture moderne possono già evitare le code e altre perdite di tempo.
La centralina zFAS – grande più o meno quanto un tablet – è una centrale di calcolo sviluppata in collaborazione con partner tecnologici: integra chip quali il il Tegra K1 di NVIDIA, l’Aurix di Infineon e il Cyclon V di Altera – cui si aggiunge il processore EyeQ3 di Mobileye (azienda leader negli algoritmi di elaborazione delle immagini nel settore automobilistico, recentemente acquisita da Intel).
In futuro, l’intelligenza artificiale consentirà alle vetture a guida autonoma di reagire in modo adeguato anche nelle situazioni più complesse, analogamente a quello che può fare un guidatore o addirittura in modo migliore. In quanto branca dell’informatica, l’intelligenza artificiale si propone di dotare le macchine con capacità simili al comportamento umano. Questo obiettivo può essere ottenuto, per esempio, mediante l’apprendimento automatico (Machine Learning). La rispettiva base è costituita dalla matematica e dalla statistica. In situazioni estremamente complesse, algoritmi dedicati individuano autonomamente modelli e regole e prendono decisioni sulla base di questi ultimi. Nel recente passato, la ricerca nell’ambito delle reti neurali artificiali – la simulazione dei collegamenti dei segnali all’interno del cervello umano – ha compiuto grandi progressi. Il Deep Learning (apprendimento in profondità) riproduce le reti neurali del cervello su un computer. Tale operazione richiede un’enorme potenza di calcolo e un’ampia base di dati. Sulle vetture intelligenti e a guida autonoma sono previsti, in futuro, numerosi casi d’applicazione dell’apprendimento automatico.
Audi sta valutando diversi metodi – come il Supervised Learning o il Deep Reinforcement Learning – allo scopo di individuare l’approccio di volta in volta ottimale per questi casi d’applicazione. A tale scopo collabora con le principali imprese del settore del software, nonché con le maggiori università.
Attualmente, uno degli ambiti di applicazione più importanti dell’apprendimento automatico è il riconoscimento degli oggetti e dell’ambiente circostante. Nei modelli Audi A4, A5, Q5 e Q7, questa funzionei è già presente di serie con l’aiuto del Supervised Learning. A tale scopo viene utilizzato un sistema addestrato: il processo di apprendimento quindi risulta già concluso prima che la vettura entri in produzione.
Anche a bordo della nuova Audi A8 viene utilizzato il Supervised Learning per il riconoscimento degli oggetti. L’elaborazione di immagini sviluppata da Mobileye sfrutta anche il Deep Learning. Reti neurali profonde vengono addestrate con diversi set di dati. In questo modo, la rete neurale impara a classificare diversi oggetti, identificandoli come automobili, ciclisti o pedoni. Le informazioni acquisite sono disponibili nel software finale per i sistemi di assistenza del guidatore e per i sistemi che consentono la guida autonoma.
